Zookeeper 最新面试题（含答案）！持续更新中

1. ZooKeeper 是什么？

ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务。

它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，分布式应用程序可以基于 Zookeeper 实现诸如数据发布/订阅、 负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、分布式锁和分布式队列等功能。

ZooKeeper 的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。

Zookeeper 保证了如下分布式一致性特性：

1. 顺序一致性
2. 原子性
3. 单一视图
4. 可靠性
5. 实时性（最终一致性）

客户端的读请求可以被集群中的任意一台机器处理，如果读请求在节点上注册了监听器，这个监听器也是由所连接的 zookeeper 机器来处理。对于写请求，这些请求会同时发给其他 zookeeper 机器并且达成一致后，请求才会返回成功。

因此，随着 zookeeper 的集群机器增多，读请求的吞吐会提高但是写请求的吞 吐会下降。

有序性是 zookeeper 中非常重要的一个特性，所有的更新都是全局有序的，每个更新都有一个唯一的事物id，这个id称为 zxid（Zookeeper  Transaction Id）。

而读请求只会相对于更新有序，也就是读请求的返回结果中会带有这个zookeeper 最新的 zxid。

2. ZooKeeper 提供了什么？

Zookeeper = 文件系统 + 通知机制。之前提到的各种功能都是基于这两种基本机制实现的。

ZooKeeper拥有一个层次的命名空间，这个和分布式的文件系统非常相似。不同的是ZooKeeper命名空间中的Znode，兼具文件和目录两种特点。既像文件一样维护着数据、元信息、ACL、时间戳等数据结构，又像目录一样可以作为路径标识的一部分，并可以具有子znode。用户对znode具有增、删、改、查等操作（权限允许的情况下）。

ZooKeeper 提供的命名空间很像标准文件系统。名称是由斜杠 (“/”) 分隔的一系列路径元素。ZooKeeper 名称空间中的每个 znode 都由路径标识。并且每个 znode 都有一个 parent，其路径是 znode 的前缀，并且少了一个元素；此规则的例外是没有父级的根 (“/”)节点。此外，与标准文件系统完全相同，如果 znode 有任何子节点，则无法删除它。

ZooKeeper 和标准文件系统之间的主要区别在于，每个 znode 都可以有与之关联的数据（每个文件也可以是一个目录，反之亦然），并且 znode 受限于它们可以拥有的数据量。ZooKeeper 旨在存储协调数据：状态信息、配置、位置信息等。这种元信息通常以千字节为单位，如果不是字节的话。ZooKeeper 有一个 1M 的内置健全性检查，以防止它被用作大型数据存储，但通常它用于存储小得多的数据。

3. Zookeeper 文件系统

Zookeeper 提供一个多层级的节点命名空间（节点称为 znode）。名称是由斜杠 (“/”) 分隔的一系列路径元素。ZooKeeper 名称空间中的每个 znode 都由路径标识。并且每个 znode 都有一个 parent，其路径是 znode 的前缀，并且少了一个元素，根 (“/”)节点除外，跟节点没有parent。此外，与标准文件系统完全相同，如果 znode 有任何子节点，则无法删除它。

与文件系统不同的是，每个 znode 都可以有与之关联的数据（每个文件也可以是一个目录，反之亦然），并且 znode 受限于它们可以拥有的数据量大小，默认是1M。而文件系统中只有文件节点可以存放数据而目录节点不行。Zookeeper 为了保证高吞吐和低延迟，在内存中维护了这个树状的目录结构， 这种特性使得 Zookeeper 不能用于存放大量的数据，每个节点的存放数据上限 为1M。

4. Zookeeper 怎么保证主从节点的状态同步？

Zookeeper 的核心是原子广播机制，这个机制保证了各个 server 之间的同步。实现这个机制的协议叫做 Zab 协议。Zab 协议有两种模式，它们分别是恢复模式和广播模式。

1.恢复模式

当服务启动或者在领导者崩溃后，Zab就进入了恢复模式，当领导者被选举出来，且大多数 server 完成了和 leader 的状态同步以后，恢复模式就结束了。状态同步保证了 leader 和 server 具有相同的系统状态。

2.广播模式

一旦 leader 已经和多数的 follower 进行了状态同步后，它就可以开始广播消息 了，即进入广播状态。这时候当一个 server 加入 ZooKeeper 服务中，它会在 恢复模式下启动，发现 leader，并和 leader 进行状态同步。待到同步结束，它也参与消息广播。ZooKeeper 服务一直维持在 Broadcast 状态，直到 leader  崩溃了或者 leader 失去了大部分的 followers 支持。

5. 四种类型的数据节点 Znode

Zookeeper 一共有四种节点类型：持久节点、临时节点、持久顺序节点、临时顺序节点。

1. PERSISTENT 持久节点：除非手动删除，否则节点一直存在于 Zookeeper 上
2. EPHEMERAL 临时节点：临时节点的生命周期与客户端会话绑定，一旦客户端会话失效（客户端与 zookeeper 连接断开不一定会话失效），那么这个客户端创建的所有临时节点都会被移除。
3. PERSISTENT_SEQUENTIAL 持久顺序节点：基本特性同持久节点，只是增加了顺序属性，节点名后边会追加一个由父节点维护的自增整型数字。
4. EPHEMERAL_SEQUENTIAL 临时顺序节点：基本特性同临时节点，增加了顺序属性，节点名后边会追加一个由父节点维护的自增整型数字。

6. Zookeeper Watcher 机制 – 数据变更通知

Zookeeper 允许客户端向服务端的某个 Znode 注册一个 Watcher 监听，当服务端的一些指定事件触发了这个 Watcher，服务端会向指定客户端发送一个事件通知来实现分布式的通知功能，然后客户端根据 Watcher 通知状态和事件类型做出业务上的改变。

工作机制：

（1）客户端注册 watcher

（2）服务端处理 watcher

（3）客户端回调 watcher

Watcher 特性总结：

（1）一次性

无论是服务端还是客户端，一旦一个 Watcher 被 触 发 ，Zookeeper 都会将其 从相应的存储中移除。这样的设计有效的减轻了服务端的压力，不然对于更新非常频繁的节点，服务端会不断的向客户端发送事件通知，无论对于网络还是服务 端的压力都非常大。

（2）客户端串行执行客户端 Watcher 回调的过程是一个串行同步的过程。

（3）轻量

3.1、Watcher 通知非常简单，只会告诉客户端发生了事件，而不会说明事件的 具体内容。

3.2、客户端向服务端注册 Watcher 的时候，并不会把客户端真实的 Watcher  对象实体传递到服务端，仅仅是在客户端请求中使用 boolean 类型属性进行了 标记。

（4）watcher event 异步发送 watcher 的通知事件从 server 发送到 client 是 异步的，这就存在一个问题，不同的客户端和服务器之间通过 socket 进行通 信，由于网络延迟或其他因素导致客户端在不通的时刻监听到事件，由于  Zookeeper 本身提供了 ordering guarantee，即客户端监听事件后，才会感知 它所监视 znode发生了变化。所以我们使用 Zookeeper 不能期望能够监控到节 点每次的变化。Zookeeper 只能保证最终的一致性，而无法保证强一致性。

（5）注册 watcher getData、exists、getChildren

（6）触发 watcher create、delete、setData

（7）当一个客户端连接到一个新的服务器上时，watch 将会被以任意会话事件触发。当与一个服务器失去连接的时候，是无法接收到 watch 的。而当 client  重新连接时，如果需要的话，所有先前注册过的 watch，都会被重新注册。通常这是完全透明的。只有在一个特殊情况下，watch 可能会丢失：对于一个 创建的 znode的 exist watch，如果在客户端断开连接期间被创建了，并且随后 在客户端连接上之前又删除了，这种情况下，这个 watch 事件可能会被丢失。

7. 客户端注册 Watcher 实现

（1）调用 getData()/getChildren()/exist()三个 API，传入 Watcher 对象

（2）标记请求 request，封装 Watcher 到 WatchRegistration

（3）封装成 Packet 对象，发服务端发送 request

（4）收到服务端响应后，将 Watcher 注册到 ZKWatcherManager 中进行管 理

（5）请求返回，完成注册。

8. 服务端处理 Watcher 实现

（1）服务端接收 Watcher 并存储 接收到客户端请求，处理请求判断是否需要注册 Watcher，需要的话将数据节 点的节点路径和 ServerCnxn（ServerCnxn 代表一个客户端和服务端的连接， 实现了 Watcher 的 process 接口，此时可以看成一个 Watcher 对象）存储在 WatcherManager 的 WatchTable 和 watch2Paths 中去。

（2）Watcher 触发 以服务端接收到 setData() 事务请求触发 NodeDataChanged 事件为例：

2.1 封装 WatchedEvent 将通知状态（SyncConnected）、事件类型（NodeDataChanged）以及节点 路径封装成一个 WatchedEvent 对象

2.2 查询 Watcher 从 WatchTable 中根据节点路径查找 Watcher 2.3 没找到；说明没有客户端在该数据节点上注册过 Watcher 2.4 找到；提取并从 WatchTable 和 Watch2Paths 中删除对应 Watcher（从 这里可以看出 Watcher 在服务端是一次性的，触发一次就失效了）

（3）调用 process 方法来触发 Watcher 这里 process 主要就是通过 ServerCnxn 对应的 TCP 连接发送 Watcher 事件 通知。

9. 客户端回调 Watcher

客户端 SendThread 线程接收事件通知，交由 EventThread 线程回调  Watcher。

客户端的 Watcher 机制同样是一次性的，一旦被触发后，该 Watcher 就失效 了。

10. ACL 权限控制机制

UGO（User/Group/Others）

目前在 Linux/Unix 文件系统中使用，也是使用最广泛的权限控制方式。是一种 粗粒度的文件系统权限控制模式。

ACL（Access Control List）访问控制列表

包括三个方面：

权限模式（Scheme）

（1）IP：从 IP 地址粒度进行权限控制

（2）Digest：最常用，用类似于 username:password 的权限标识来进行权限 配置，便于区分不同应用来进行权限控制

（3）World：最开放的权限控制方式，是一种特殊的 digest 模式，只有一个 权限标识“world:anyone”

（4）Super：超级用户

授权对象

授权对象指的是权限赋予的用户或一个指定实体，例如 IP 地址或是机器灯。

权限 Permission

（1）CREATE：数据节点创建权限，允许授权对象在该 Znode 下创建子节点

（2）DELETE：子节点删除权限，允许授权对象删除该数据节点的子节点

（3）READ：数据节点的读取权限，允许授权对象访问该数据节点并读取其数 据内容或子节点列表等

（4）WRITE：数据节点更新权限，允许授权对象对该数据节点进行更新操作

（5）ADMIN：数据节点管理权限，允许授权对象对该数据节点进行 ACL 相关 设置操作

11. Chroot 特性

3.2.0 版本后，添加了 Chroot 特性，该特性允许每个客户端为自己设置一个命名空间。如果一个客户端设置了 Chroot，那么该客户端对服务器的任何操作，都将会被限制在其自己的命名空间下。

通过设置 Chroot，能够将一个客户端应用于 Zookeeper 服务端的一颗子树相对应，在那些多个应用公用一个 Zookeeper 集群的场景下，对实现不同应用间的相互隔离非常有帮助。

12. 会话管理

分桶策略：将类似的会话放在同一区块中进行管理，以便于 Zookeeper 对会话进行不同区块的隔离处理以及同一区块的统一处理。分配原则：每个会话的“下次超时时间点”（ExpirationTime）

计算公式：

ExpirationTime_ = currentTime + sessionTimeout

ExpirationTime = (ExpirationTime_ / ExpirationInrerval + 1) *

ExpirationInterval , ExpirationInterval 是指 Zookeeper 会话超时检查时间间隔，默认 tickTime（客户端与 zookeeper 连接断开不一定会话失效）

13. 服务器角色

Leader

（1）  事务请求的唯一调度和处理者，保证集群事务处理的顺序性

（2）  集群内部各服务的调度者

Follower

（1）  处理客户端的非事务请求，转发事务请求给 Leader 服务器

（2）  参与事务请求 Proposal 的投票

（3）  参与 Leader 选举投票

Observer

（1）3.0 版本以后引入的一个服务器角色，在不影响集群事务处理能力的基础

上提升集群的非事务处理能力

（2）  处理客户端的非事务请求，转发事务请求给 Leader 服务器

（3）  不参与任何形式的投票

14. Zookeeper 下 Server 工作状态

服务器具有四种状态，分别是 LOOKING、FOLLOWING、LEADING、 OBSERVING。

1. LOOKING：寻找 Leader 状态。当服务器处于该状态时，它会认为当前集群中没有 Leader，因此需要进入 Leader 选举状态。
2. FOLLOWING：跟随者状态。表明当前服务器角色是 Follower。
3. LEADING：领导者状态。表明当前服务器角色是 Leader。
4. OBSERVING：观察者状态。表明当前服务器角色是 Observer。

15. 数据同步

整个集群完成 Leader 选举之后，Learner（Follower 和 Observer 的统称）会向Leader 服务器进行注册。当 Learner 服务器向 Leader 服务器完成注册后，进入数据同步环节。数据同步流程：（均以消息传递的方式进行）

Learner 向 Learder 注册 -> 数据同步同步确认

Zookeeper 的数据同步通常分为四类：

（1）  直接差异化同步（DIFF 同步）

（2）  先回滚再差异化同步（TRUNC+DIFF 同步）

（3）  仅回滚同步（TRUNC 同步）

（4）全量同步（SNAP 同步）

在进行数据同步前，Leader 服务器会完成数据同步初始化：peerLastZxid：

• 从 learner 服务器注册时发送的 ACKEPOCH 消息中提取 lastZxid（该Learner 服务器最后处理的 ZXID）

minCommittedLog：

∙ Leader 服务器 Proposal 缓存队列 committedLog 中最小

ZXIDmaxCommittedLog：

∙ Leader 服务器 Proposal 缓存队列 committedLog 中最大 ZXID直接差异化同步（DIFF 同步）

∙ 场景：peerLastZxid 介于 minCommittedLog 和 maxCommittedLog之间先回滚再差异化同步（TRUNC+DIFF 同步）

∙ 场景：当新的 Leader 服务器发现某个 Learner 服务器包含了一条自己没有的事务记录，那么就需要让该 Learner 服务器进行事务回滚–回滚到 Leader服务器上存在的，同时也是最接近于 peerLastZxid 的 ZXID仅回滚同步（TRUNC 同步）

∙ 场景：peerLastZxid 大于 maxCommittedLog 全量同步（SNAP 同步）

∙ 场景一：peerLastZxid 小于 minCommittedLog

∙ 场景二：Leader 服务器上没有 Proposal 缓存队列且 peerLastZxid 不等于 lastProcessZxid

16. zookeeper 是如何保证事务的顺序一致性的？

zookeeper 采用了全局递增的事务 Id 来标识，所有的 proposal（提议）都在被提出的时候加上了 zxid，zxid 实际上是一个 64 位的数字，高 32 位是 epoch（ 时期; 纪元; 世; 新时代）用来标识 leader 周期，如果有新的 leader 产生出来，epoch会自增，低 32 位用来递增计数。当新产生 proposal 的时候，会依据数据库的两阶段过程，首先会向其他的 server 发出事务执行请求，如果超过半数的机器都能执行并且能够成功，那么就会开始执行。

17. 分布式集群中为什么会有 Master主节点？

在分布式环境中，有些业务逻辑只需要集群中的某一台机器进行执行，其他的机器可以共享这个结果，这样可以大大减少重复计算，提高性能，于是就需要 Master 主节点并进行 leader 选举。并且还可以消除多个节点同时写入导致的数据不一致问题。

18. zk 节点宕机如何处理？

Zookeeper 本身也是集群，推荐配置不少于 3 个服务器。Zookeeper 自身也要保证当一个节点宕机时，其他节点会继续提供服务。

如果是一个 Follower 宕机，还有 2 台服务器提供访问，因为 Zookeeper 上的数据是有多个副本的，数据并不会丢失；

如果是一个 Leader 宕机，Zookeeper 会选举出新的 Leader。

ZK 集群的机制是只要超过半数的节点正常，集群就能正常提供服务。只有在

ZK节点挂得太多，只剩一半或不到一半节点能工作，集群才失效。

3 个节点的 cluster 可以挂掉 1 个节点(leader 可以得到 2 票>1.5)

2 个节点的 cluster 就不能挂掉任何 1 个节点了(leader 可以得到 1 票<=1)

19.zookeeper 负载均衡和 nginx 负载均衡区别

Nginx负载均衡问题

Nginx的负载均衡配置非常简单，把多个web server配置到nginx中，用户访问Nginx时，就会自动被分配到某个web server。

当网站规模变大，通常会进行服务拆分，各个服务独立部署，通过远程调用方式协同工作。为了保证稳定性，每个服务不会只使用一台服务器，也会作为一个集群存在，那么这个子集群同样需要一个负载均衡器，可以使用Nginx。

upstream backend {
  server 192.168.1.10;
  server 192.168.1.11;
}

到这里还是没有感觉有使用ZooKeeper的必要，因为使用Nginx完全没问题。

但随着整个系统的演进，服务的数量会增加、每个服务集群中的服务器数量会增加。

这时就会有一些小麻烦，例如

（1）配置维护的成本变高，因为节点太多 （2）单点故障的风险增加了，因为热点服务的访问量很高，如果这个服务集群内的负载均衡服务出现问题，这个服务将失效

第一个问题，可以通过自己开发程序解决，但只是降低复杂度，并没有实际解决

第二个问题，可以通过双机高可用部署方案，使用另一台nginx负载均衡服务器随时待命，只是成本较高 为了解决这些问题，就有人提出了使用ZooKeeper负载均衡的方案，之前就看到淘宝介绍过此类方案。

ZooKeeper负载均衡的实现思路

zookeeper实现负载均衡其实原理很简单，zookeeper 的数据存储类似于liunx的目录结构。首先建立servers节点，并建立监听器监视servers子节点的状态（用于在服务器增添时及时同步当前集群中服务器列表）。在每个服务器启动时，在servers节点下建立子节点worker server（可以用服务器地址命名），并在对应的字节点下存入服务器的相关信息。这样，我们在zookeeper服务器上可以获取当前集群中的服务器列表及相关信息，可以自定义一个负载均衡算法，在每个请求过来时从zookeeper服务器中获取当前集群服务器列表，根据算法选出其中一个服务器来处理请求。

服务的调用者到注册中心里面查找：能提供所需服务的服务器列表，然后自己根据负载均衡算法，从中选取一台服务器进行连接调用者取到服务器列表后，就可以缓存到自己内部，省得下次再取，当服务器列表发生变化，例如某台服务器宕机下线，或者新加了服务器，ZooKeeper 会自动通知调用者重新获取服务器列表由于ZooKeeper并没有内置负载均衡策略，需要调用者自己实现，这个方案只是利用了ZooKeeper的树形数据结构、watcher机制等特性，把ZooKeeper作为服务的注册和变更通知中心，解决了Nginx负载均衡方案带来的问题。

20. Zookeeper 有哪几种几种部署模式？

Zookeeper 有三种部署模式：

1. 单机部署：一台机器上运行；

2. 集群部署：多台机器运行；

3. 伪集群部署：一台机器启动多个 Zookeeper 实例运行。

21. 集群最少要几台机器才可用

问：集群最少要几台机器，集群规则是怎样的？集群中有 3 台服务器，其中一个节点宕机，这个时候 Zookeeper 还可以使用吗？

集群规则为 2N+1 台，N>0，即 3 台。可以继续使用，单数服务器只要没超过一半的服务器宕机就可以继续使用。

如果是一个 Follower 宕机， 还有 2 台服务器提供访问， 因为 Zookeeper 上的数据是 有多个副本的， 数据并不会丢失；

如果是一个 Leader 宕机， Zookeeper 会选举出新的 Leader。ZK 集群的机制是只要超过半数的节点正常， 集群就能正常提供服务。只有在 ZK 节点挂得太多， 只剩一半或不到一半节点能工作， 集群才失效。所以3 个节点的 cluster 可以挂掉 1 个节点(leader 可以得到 2 票>1.5) 2 个节点的 cluster 就不能挂掉任何 1 个节点了

22. 集群支持动态添加机器吗？

其实就是水平扩容了，Zookeeper 在这方面不太好。两种方式：

全部重启：关闭所有 Zookeeper 服务，修改配置之后启动。不影响之前客户端的会话。

逐个重启：在过半存活即可用的原则下，一台机器重启不影响整个集群对外提供服务。这是比较常用的方式。

3.5 版本开始支持动态扩容。

23.Zookeeper 对节点的 watch 监听通知是永久的吗？为什么不是永久的?

不是永久的。

官方声明：一个 Watch 事件是一个一次性的触发器，当被设置了 Watch 的数据发生了改变的时候，则服务器将这个改变发送给设置了 Watch 的客户端，以便通知它们。

为什么不是永久的？

举个例子，如果服务端变动频繁，而监听的客户端很多情况下，每次变动都要通知到所有的客户端，给网络和服务器造成很大压力。

一般是客户端执行 getData(“/节点 A”,true)，如果节点 A 发生了变更或删除，客户端会得到它的 watch 事件，但是在之后节点 A 又发生了变更，而客户端又没有设置 watch 事件，就不再给客户端发送。在实际应用中，很多情况下，我们的客户端不需要知道服务端的每一次变动，我只要最新的数据即可。

最后，欢迎大家提问和交流。